AI가 10초 정도 생각하는 작업이라면 기다려도 큰 문제가 없음.
그런데 여러 Agent가 검색하고 분석하고 검증하는 장기 작업이 몇 분 이상 이어지면 사용자는 지금 AI가 정상적으로 일하고 있는지 알기 어려움.
DAPPOS의 MAF는 이를 위해 long-running task 동안 메시지를 streaming해 진행 상황을 실시간으로 사용자에게 전달하는 구조를 포함합니다.
Streaming은 단순히 로딩 화면을 예쁘게 만드는 기능만은 아님.
사용자가 작업 흐름을 보고 있다가 필요하면 개입할 수 있다는 점에서 Interrupt 구조와 함께 Human-in-the-Loop를 가능하게 하는 인터페이스가 됨.
자동화가 길고 복잡해질수록
“끝나면 알려줘”
만큼이나
“지금 어디까지 진행됐는지 보여줘”
가 중요해지는 이유임.
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